基于图像的目标识别与目标特性的关系分析

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基于图像的目标识别与目标特性的关系分析作者：李久超李贺佳

来源：《科教导刊·电子版》2015年第33期

摘要介绍了如何用光测设备获得数字图像分析计算观测目标亮度，通过制作软件分析数字图像粗略的数值模拟计算，定量分析图像灰度与观测目标辐照度关系，从而获得观测目标亮度，此外还主要分析了影响此估算过程的误差、不可靠因素等。

主题词 CCD 灰度匹配模拟计算误差分析

中图分类号：TP391 文献标识码：A

0引言

在机器视觉的应用中，人们以为默认摄像机形成图像能够正确地反应目标的细微特征，实际上由于CCD中的暗电流，量子效应，材质结构等局部差异性和各种噪声的存在，各像素对于相同的辐照度产生的灰度值并不相同，甚至有较大的差异，虽然CCD制造业和摄像机的研制企业极力想克服这些差异，并且很可能随着应用时间和环境的变化，差异的大小也随之发生变化。

1数字图像的数学表示及其特性

人们常说的图像是指能为视觉系统所感受的一种信息形式，信息的内容是眼睛或设备对客观世界反射或透射的某种物质能量在空间分布的记录，就是说图像实质上是客观世界反射或透射某种物质能量的分布图，这种物质通常是可见光，也可能是X射线，红外线和超声波等，

虽然图像所记录的内容和辐射源的照度、波长及景物的反射和投射能力有关。

经过离散后的数字图像从数学形式上看，就是一个M€譔的数学矩阵，矩阵中元素数值对应于像素点的灰度值，将该矩阵用三维图画出来可形象地表达出图像光场分布，通常可直接将灰度值用相应的亮度显示在屏幕上，则得到与自然界图像相似的光强图。

2模拟计算与实验

2.1 CCD灰度星等标定

选取标准一个典型晴朗夜间，使摄像机达到热平衡，在电视参数设制相同的情况下，通过主控计算机星库引导不同星等恒星进入电视视场，并记录图像，通过软件获取图像点的灰度值，每个星等恒星选取10颗以上，取相同星等的各辐图像灰度值均值为相应星等的灰度期望值，可以粗略获得星等与图像期望对应表。